一种海量高分辨率卫星遥感影像自监督学习方法及其适用的系统

本发明涉及一种海量高分辨率卫星遥感影像自监督学习方法及其适用的系统，该方法包括步骤：构建高分辨率卫星遥感影像自监督数据集；利用数据增强模块对卫星影像数据进行数据增强；利用孪生知识蒸馏模块，将经过数据增强后的卫星影像数输入到高分辨率卫星遥感影像编码模块；利用多损失构建模块得到损失函数LCLS、LMIM以及LMIM‑S；利用动量参数更新模块进行动量更新。本发明的海量高分辨率卫星遥感影像自监督学习方法，充分结合高分辨率卫星遥感影像的特点，重新设计了自监督模型的架构，并利用上下文编码和类别预测2种代理任务同时进行自监督学习，使模型对于高分辨率卫星遥感影像有优秀、稳定的特征提取能力。